如何理解用户生命周期模型？

用户操作是什么？纵观整个操作行业，用户操作的定义参差不齐。用户操作实际上是如何提高和管理用户价值。这里的用户价值包括：活动、保留率、付费用户数量、ARPU值等。大型用户操作系统有三个子系统：用户生命周期管理系统、用户分层操作系统、用户行为激励系统。今天我们谈论的是用户操作系统的子系统——用户生命周期管理系统，所以从本质上讲，用户生命周期管理的最终目的是提高用户价值。用户生命周期管理是什么？在用户从接触产品到离开产品的过程中，通过数据驱动和操作手段人工管理和提高用户价值。对于大多数产品来说，用户的生命周期需要注意。用户生命周期管理是一个通用的操作系统，基本上适用于所有类型的产品。它不仅可以独立作为用户操作的子系统，而且是用户分层操作中常用的模型，因此其价值不言而喻。对于运营商来说，如果他们理解并掌握了底层的操作逻辑，并将其应用于自己的产品，他们肯定会提高某一类或多种产品指标，这种能力无疑是非常稀缺和有价值的。既然我给了鸡汤，我肯定会给你勺子，所以让我们来谈谈背后的操作逻辑。事实上，用户生命周期模型的构建有两件事：一是定义用户生命周期各个阶段的用户行为，二是通过具体手段提高用户价值。1、在整个用户生命周期中，定义用户行为的阶段有五个阶段：导入期、生长期、成熟期、休眠期和流失期。用户生命周期的定义必然与用户价值增长路径有关。在产品中，必须有高价值用户和低价值用户。因此，在定义各级用户时，需要找出低价值用户到高价值用户的典型增长路径，然后在这条路径中划分不同阶段的用户。市场上大多数产品可分为三类：付费产品、流量产品和工具产品（纯工具产品暂时不在本文的讨论范围内）。当然，这三种产品也有组合，比如支付 流量产品、付费产品 工具产品。以“得到”APP为例，先来看看付费产品，它的用户生命周期应该如何定义。首先，梳理出“获取”用户的典型增长路径，大致如下：因此，每个阶段的用户都可以根据用户的典型增长路径来定义：导入期：完成注册，没有深入体验产品相关服务或功能的用户（可以通过具体的登录次数和访问时间来定义用户是否有深入体验产品相关服务或功能）：深入体验产品相关服务或功能，并完成第一次付费用户成熟期：多次付费行为用户休眠期：曾经是成熟用户，但一段时间未登录和访问用户流失期：一段时间以上未登录和访问用户（如30天以上）流量产品，各阶段用户行为，一般通过登录次数和访问时间定义，以“虎扑”应用程序为例。“虎扑”应用程序的典型用户增长路径大致如下：我们可以参考这条增长路径来定义每个阶段的用户行为，用户登录次数和访问时间：导入期：完成注册，每周登录次数小于或等于3次，平均每次访问时间小于5分钟的用户增长期：每周登录次数为4-10次，平均每次访问时间大于等于5分钟的用户成熟期:每周登录次数大于10次，平均每次访问时间大于等于10分钟的用户休眠期:曾经是成熟用户，但已经超过15天没有登录访问的用户流失期:每个生命周期阶段都需要根据业务特点和现有用户数据获得具体定义的登录次数和访问时间。切记不要生搬硬套。在用户生命周期中，我们都知道成长期和成熟期的用户对产品的价值最高。2、在用户生命周期中，我们都知道成长期和成熟期的用户对产品的价值最高。因此，如果我们想提高用户价值，其中一种方法是将导入期的用户转化为成长期或成熟期的用户。将导入期用户转化为成长期用户的操作步骤大致如下：（1）通过数据分析提取相关数据，找到动力点，从导入期用户到成长期和成熟期用户思考以下问题。他们的普遍行为是什么？(已经使用了某个功能？经历过某项服务？发生了一些类似的用户行为？等等)大多数用户从导入期用户到成长期和成熟期用户的特点是什么？(2)通过数据分析找到导入期用户成长期或成熟期用户最佳成长路径(3)通过各种操作手段或激励措施促进成长路径各个环节的发生或转化的动力点:看两部分数据:用户基础数据和用户行为数据。用户基础数据可包括：年龄、性别、地区、职业、爱好等。用户行为数据需要结合产品商业模式进行综合思考。对于付费学习产品，可以是：观看免费课程的数量/持续时间、加入学习社区、关注感兴趣的学习领域/知名讲师等。以付费学习产品为例。如果通过数据分析发现，当用户完全观看了三门以上感兴趣的免费课程时，后续付费学习的概率将显著提高。这是一条非常有用的数据线索，可以根据这条线索构建高质量的用户增长路径。构建高质量的用户增长路径：通过数据分析找到强度点后，高质量的用户增长路径可能如下：促进路径各环节的发生或转型：结合产品现状和业务模式，通过各种操作手段或激励措施，促进路径各环节的发生或转型。在用户生命周期中，提高用户价值的第二种方法是延长用户的有效生命周期。换句话说，就是防止用户流失。用户防止损失的操作步骤如下：定义损失用户分析损失迹象，建立预警机制，完成用户干预，指导损失用户的定义：损失用户的定义需要注意两个维度：一个是多长时间，另一个是用户行为。例如，将30天以上未登录APP的用户定义为流失用户。失去用户的定义取决于产品业务。分析流失迹象：首先要圈定流失用户，分析用户流失前的行为。然后思考这些问题:用户流失前发生了哪些类似的用户行为？丢失的用户是否集中在某个渠道？失去用户在性别、年龄、爱好等方面是否相似？在用户流失之前，产品是否发生了很大的变化？最后，通过数据分析或用户访谈，找出用户流失的主要原因。建立预警机制：监控数据，建模预流失用户。将预流失用户定义或标记为用户流失的原因。例如，对于注册超过15天且尚未收到和观看免费课程的用户，标记为预流失用户以完成用户干预和指导：根据用户流失的原因，对用户进行干预和指导。例如，对于未获得和观看免费课程的预流失用户，用户可以通过*刺激（如观看课程后获得优惠券等）来完成相应的行为。用户生命周期管理实际上是一个非常庞大的系统。要做好这项工作，我们需要做好各方面的精细操作和管理，并具有超强的数据分析能力。不仅仅是用户生命周期管理，整个大规模的用户操作都需要数据驱动。当你学会看似复杂的方法时，你会发现世界正在变得简单。同样，当你真正掌握了用户生命周期管理的操作方法和逻辑时，你肯定会提高很多产品的核心指标。

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